Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation
Use U-Net architecture for segmentation
Create train function and evaluator for training loop
In this 2-hour project-based course, you will be able to : - Understand the Segmentation Dataset and you will write a custom dataset class for Image-mask dataset. Additionally, you will apply segmentation augmentation to augment images as well as its masks. For image-mask augmentation you will use albumentation library. You will plot the image-Mask pair. - Load a pretrained state of the art convolutional neural network for segmentation problem(for e.g, Unet) using segmentation model pytorch library. - Create train function and evaluator function which will helpful to write training loop. Moreover, you will use training loop to train the model.
あなたが開発するスキル
- Mathematical Optimization
- Convolutional Neural Network
- Autoencoder
- Python Programming
- pytorch
ステップバイステップで学習します
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
Set up colab runtime environment
Setup Configurations
Augmentations
Custom Dataset
Load Dataset into batches
Create Segmentation Model
Create Train and Eval Function
Train Model
Inference
ガイド付きプロジェクトの仕組み
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
よくある質問
よくある質問
ガイド付きプロジェクトを購入すると何を行えるようになりますか？
ガイド付きプロジェクトはデスクトップとモバイル機器で利用できますか？
ガイド付きプロジェクトの講師にはどのような方がいらっしゃいますか？
完成したガイド付きプロジェクトから成果物をダウンロードできますか？
返金ポリシーについて教えてください。
学資援助はありますか？
ガイド付きプロジェクトを監査して、ビデオ部分を無料で見ることはできますか？
このガイド付きプロジェクトを行うにはどれくらいの経験が必要ですか？
特別なソフトウェアをインストールせずに、Webブラウザでこのガイド付きプロジェクトを完了できますか？
ガイド付きプロジェクトでの学習体験はどのようなものでしょうか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
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